1 Propósito del curso

Aborda tópicos usualmente ignorados en los cursos de econometría. En esos cursos los datos suelen venir listos para estimar. El estudiante termina creyendo que el trabajo empírico se lleva a cabo en unas pocas líneas de programación. NO. Nada más falso que eso. La estimación viene después de mucho trabajo consiguiendo, ordenando, limpiando, explorando los datos. Esa fase previa consume alrededor del 80% del tiempo de trabajo. El diseño de este curso está inspirado en lo que ha sido nuestra experiencia personal y lo que hubiésemos deseado que nos enseñaran en la universidad.

El curso se organiza alrededor del flujo típico de un proyecto

Flujo simple de un proyecto

2 Demostración

2.1 ¿Podemos predecir el próximo moviemiento de Bitcoin?

2.1.1 El propósito

Nuestro objetivo es predecir si en el siguiente momento de mercado el precio de Bitcoin subirá o bajará, de tal manera que nos ayude a tomar una posición de inversión. Tomamos intervalos de trading de seis horas.

2.1.2 Los datos

Los datos son cualquier pieza codificada de la cual podamos extrear información. No son necesariamente números, pero casi siempre requereimos una representación numérica para poder calcular cosas.

Los datos los obtenemos de multiples formas y vienen en diferentes formatos. En la actualidad, podemos acceder a algunos conjuntos de datos que están en línea sin necesidad de descargar una base de datos. Hoy usaremos los datos dispuestos por Binance a través de una api.

es un lenguaje de programación y un ambiente para la computación estadística en la que usuarios agregan funcionalidades. En otras palabras, es extensible a través de los paquetes que desarrolla comunidad. Hoy usaremos el paquete binancer para acceder a los datos.

Instale el paquete usando install.packages(“binancer”) en la consola o el script o el chunk de programación. También puede ser a través de la ruta \(\text{Tools}\to\quad \text{Install packages}\to \quad \text{binancer}\)
Cargue el paquete
Llame los datos

Vamos a usar intervalos de trading de 6 horas de los últimos 24 días.

library(binancer)
library(ggplot2)
bitcoin<- binance_klines('BTCUSDT', interval = '6h',limit=4*24)

En R uno manipula objetos todo el tiempo. Cada objeto tiene unas características, de las cuales dependen lo que podemos hacer con él. Podemos usar objetos simples para construir objetos más complejos. Nuestra base de datos es un objeto, para ver que tipo de objeto es usamos la función class()

class(bitcoin)

[1] "data.table" "data.frame"

Dentro de este data frame cada columna corresponde a una variable, cada una de las cuales también está en un formato particular. Veamos que variables tenemos

colnames(bitcoin)

 [1] "open_time"                    "open"                        
 [3] "high"                         "low"                         
 [5] "close"                        "volume"                      
 [7] "close_time"                   "quote_asset_volume"          
 [9] "trades"                       "taker_buy_base_asset_volume" 
[11] "taker_buy_quote_asset_volume" "symbol"

Nos interesa conocer el tipo de cada variable. Empecemos por open_time

class(bitcoin$open_time)

[1] "POSIXct" "POSIXt"

Vemos que está corresponde a una fecha. Exploremos volume y symbol

class(bitcoin$volume)

[1] "numeric"

class(bitcoin$symbol)

[1] "character"

2.1.2.1 Algo de manipulación (wrangling)

Para nuestro ejercicio solo nos interesan las columnas: open_time, open, high, low, close, close_time. Vamos a crear un nuevo objeto. Hay diferentes maneras de hacer lo mismo. Un camino es usar la función subset o la función select, esta última a través de Tidyverse. Veamos

library(tidyverse)
a<-c("open_time", "open", "high", "low", "close", "close_time")
bitcoin_s<-bitcoin%>%select(all_of(a))

Note que primero creamos el objeto a, que es un vector de caractéres, y luego lo usamos dentro de la selección. Esto no es un paso necesario, pero ilustra la idea de crear objetos para combinarlos con otros objetos y producir uno nuevo.

Como nuestro propósito es la dirección del movimiento en el precio durante el periodo de trading, vamos a crear una variable que llamaremos direccion, la cual será up si el precio de cierre es mayor al precio de apertura, y down si el precio de cierre es menor al precio de apertura

bitcoin_s<-bitcoin_s%>%mutate(direccion=ifelse(close>open,"up","down"))

Verifique que la variable que acabamos de crear es character

También vamos a crear una variable que llamaremos RSI, Relative Strength Index, que usaremos en el modelo de predicción. Definimos una ventana de 7 sesiones, y contamos el número de veces en las que el precio subió y el número de veces en las que bajó y aplicamos la siguiente formula

\[ RSI=100-\dfrac{100}{1+RS} \]

Donde

\[ RS=\dfrac{\text{número de subidas}}{\text{número de bajadas}} \]

library(zoo)
bitcoin_s<-bitcoin_s%>%mutate(move=ifelse(direccion=="up",1,0))
bitcoin_s<-bitcoin_s%>%mutate(rs=rollmean(move,k=7,fill=NA,align="right"))
bitcoin_s<-bitcoin_s%>%mutate(rsi=100-(100/(1+rs)))

2.1.3 Visualización

Veamos primero como se comporta la serie de precio de cierre a lo largo del tiempo analizado. Para ello utilizaremos la función ggplot que hace parte del paquete ggplot2. Este paquete queda activado cuando hacemos “library(tidyverse)”.

close.plot<-ggplot(bitcoin_s,aes(x=close_time,y=close))+geom_line()
close.plot

Tambien podemos usar el paquete plotly

library(plotly)
close.plotly<-plot_ly(bitcoin_s,x=~close_time,y=~close,type="scatter",mode="lines")
close.plotly

También podemos usar el paquete dygraphs

library(dygraphs)
close.plot.dy<-bitcoin_s%>%select("close_time","close")%>%dygraph()
close.plot.dy

Hemos hecho gráficas básicas con 3 paquetes diferentes. Si bien usted puede pensar que hay una mejor que otra, cada paquete tiene funcionalidades distintas. Por ejemplo, con dygraphs usted solo puede graficar datos temporales.

Por ejemplo, ahora queremos una gráfica que nos muestre el número de veces qeu el precio subió y el número de veces que el precio bajó.

ggplot(bitcoin_s,aes(direccion))+geom_bar()

En el módulo de visualización entraremos de lleno a modificar las gráficas anteriores y dejarlas listas para sorprender a nuestra audiencia

2.1.4 Algoritmo de predicción

Hay muchos algoritmos, es decir formulas, para alcanzar nuestro objetivo. Cuál es el mejor, depende del propósito, los datos que tenemos, nuestros recursos computacionales, y el grado de error que podemos tolerar. Usaremos el algoritmo naive bayes.

En general, ajustamos nuestro algoritmo a partir de dividir nuestros datos en una muestra de entrenamiento y otra de prueba. Con la primera el algoritmo aprende. Por ejemplo, si es una regresión aprender significa estimar los parámetros. Luego llevamos ese algoritmo entrenado y lo evaluamos en una muestra diferente, para analizar que tan bien funciona.

El algoritmo naive bayes se basa en la probabilidad condicional \(P(A|B)\). En nuestro caso sería la probabilidad de incremento en el precio dado el RSI. Como resultado obtenemos una predicción de aumento o disminución del precio, la cual comparamos con lo que realmente pasó en la muestra de prueba.

library(caret)
library(caTools)
library(e1071)
bitcoin_model<-bitcoin_s%>%na.omit()
split<-sample(c(TRUE,FALSE),nrow(bitcoin_model),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))
train<-subset(bitcoin_model,split=="TRUE")
test<-subset(bitcoin_model,split=="FALSE")
set.seed(120)
classifier<-naiveBayes(move~rsi,data=train)
y_pred <- predict(classifier, newdata = test)
cm <- table(test$move, y_pred)
cm

Como vemos, el modelo en la data de prueba tiene un desempeño no tan satisfactorio, su accuracy es del orden del 50%.

2.2 Para terminar

En las sesiones que siguen profundizaremos en cada uno de los aspectos que hemos desarrollado en esta sesión.

Introducción al análisis de datos en R